Jupyteri sülearvuti tutvustus algajatele

Masinõppest ja tehisintellektist on saanud tehnoloogiamaailmas uued põgusad sõnad; sõna otseses mõttes näib, et kõik on aru saanud, kui oluline see õppesuund on.


Andmeteadlane oleks nõus, et Jupyteri sülearvutit mingil ajahetkel vaevalt saab teha, kui mitte iga kord. Lai valik AI / ML insenere on kasutusele võtnud Jupyteri märkmik tööriistana, mida nad kasutavad algoritmide / mudelite kirjutamiseks ja testimiseks.

Aga mis on Jupyter? Ja miks nimetatakse seda sülearvutiks?

Vikipeedia andmetel on märkmik raamat või lehtede paberköide, mida sageli valitsetakse, mida kasutatakse mitmel otstarbel, näiteks märkmete või memorandumite salvestamiseks, kirjutamiseks, joonistamiseks või sissekannete broneerimiseks.

Põhimõtteliselt võib öelda, et märkmikku kasutatakse konkreetse konteksti, idee või teadmiste väljendamiseks teksti, diagrammide, jooniste, piltide, võrrandite, tabelite või isegi diagrammide abil.

Miks siis nimetatakse Jupyterit märkmikuks?

Sest see teeb täpselt seda, mida ülaltoodu teeb! Seda kasutatakse dokumentide, koodide, tekstide, piltide, võrrandite, diagrammide ja visuaalide mustandite koostamiseks ning isegi tabelite joonistamiseks.

Mis on Jupyteri märkmik?

Jupyteri märkmik on avatud lähtekoodiga veebirakendus, mis võimaldab teil luua ja jagada dokumente, mis sisaldavad reaalajas koodi, võrrandeid, visuaale ja jutustavat teksti. See hõlmab andmete puhastamist ja teisendamist, arvulist simulatsiooni, statistilist modelleerimist, andmete visualiseerimist, masinõpet ja palju muud.

Kõige sagedamini kasutatakse Jupyteri sülearvutit Pythoni keskkonnas. Neil on väga interaktiivsed väljundid ja need on hõlpsasti jagatavad, nagu tavaline sülearvuti.

Milleks saab Jupyteri sülearvutit kasutada?

Mitme keele kirjutamine.

Jupyteri süsteem toetab üle 100 programmeerimiskeele (mida Jupyteri ökosüsteemis nimetatakse tuumadeks), sealhulgas Python, Java, R, Julia, Matlab, Octave, Scheme, Processing, Scala ja paljud teised. Märkmikus kirjutatud koodi saate teistega jagada.

Siin on mõned keeled, mida saab Jupyteri märkmikusse kirjutada.

Python

Kõigist keeltest, mida saab Jupyteriga kirjutada, on sülearvuti seas populaarseim python. Peaaegu kõik, kes kirjutavad koodi Jupyteri keskkonnas, kirjutavad Python. Vaikimisi toetab Jupyter Pythonit nende keskkonnas ilma spetsiaalsete maagiakäskude kasutamata.

def hello_world ():
printida ("Tere, Maailm!!!")
Tere, Maailm()

Ja väljundiks oleks:

Tere, Maailm!!!

JavaScript

Veebis tuntud JavaScripti JavaScripti saab kirjutada ka Jupyteris. Erinevalt Pythonist ei toetata JavaScripti vaikimisi. Lahtrisse, milles seda käitate, peate kasutama teatud spetsiaalset käsku, kuna see on JavaScripti kood. Neid käske nimetatakse sageli võltskäskudeks. JavaScripti jaoks on käsk %% javascript.

Erinevalt pythonist on Jupyteri märkmikus lubatud ka see, millist JavaScripti koodi võiksite käivitada.

%% javascript
const tekst = "Tere, Maailm"
märguanne (tekst)

Java

See võimaldab integreerida täiendavad “tuumad” – keeled. Sellise kerneli saab installida, järgides paigaldusjuhiseid siin. Pärast installimist käivitage oma Jupyteri terminalis järgmine käsk, kui see on Linuxis.

jupyter konsool –kernel = java
Jupyteri konsool 5.1.0
Java 9.0.4 + 11 :: IJava kernel 1.1.0-SNAPSHOT
Protokolli v5.0 rakendamine jupyter-jvm-basekernel 2.2.1-SNAPSHOT abil
[1]:

Matlab

Matlab on tehnilise andmetöötluse suure jõudlusega keel; See integreerib arvutamise, visualiseerimise ja programmeerimise hõlpsasti kasutatavas keskkonnas, kus probleemid ja lahendused on väljendatud tuttavas matemaatilises märkuses.

Matlabi kasutamiseks Jupyteri märkmikus peate esmalt installima Jupyter-Matlab. Esimese asjana peame looma virtuaalse keskkonna.

  • Avage Jupyteri viip Windowsis või lihtsalt terminal Linuxis ja tippige järgmine käsk

conda create -vv -n jmatlab python = 3,5 jupyter

  • Veenduge, et jääte sellesse terminali, siis tippige kood

allikas aktiveeri jmatlab

  • Seejärel installige Pythoni jaoks Matlab-i kernel

pip install matlab_kernal
python -m matlab_kernel installimine

  • Kontrollige, kas kernel on õigesti installitud

jupyter kernelspec nimekiri

  • Leidke oma MATLAB kataloog. “/Applications/MATLAB_R2017a.app”.
  • Minge alamkataloogi “välimine / mootorid / python” ja paigaldage Pythoni mootor.

cd “/Applications/MATLAB_R2017a.app/extern/engines/python”
python setup.py install

  • Käivitage Jupyteri märkmik

cd oma_töökataloog
jupyteri märkmik

Pärast käivitamist peaks nüüd olema võimalus nii Matlabi kui ka pütooni jaoks.

Markeeringud

Jupyteri märkmik on märgistamise kirjutamisel abiks ja see võib olla väga kasulik, kui soovite anda konkreetsele andmestikule kooditüki, dokumentide kirjutamise või sõnastiku kohta üksikasjalik või üksikasjalik selgitus..
Tippige allolev kood märkmikku.

* [Pandad] (# pandasid),
Kasutatakse andmete analüüsiks
* [Tuhm] (# tuutu),
Kasutatakse arvuliseks analüüsiks
* [Matplotlib] (# matplotlib),
Kasutatakse andmete visualiseerimiseks

Väljund peaks olema järgmine;

Bash-skriptid

Jupyteri sülearvutid võimaldavad bash-skripti kasutamist, kasutades käsku %% bash magic.

Testimiseks loogem kaust oma praegusesse töökataloogi. Tippige järgmine kood sülearvuti lahtrisse.

%% bash
mkdir Test_Folder

Käivitage kood ja kontrollige nüüd sisestades oma töökataloogi

%% bash
ls

Näete, et kaust Test_Folder on sellele lisatud. Selle kontrollimiseks võite kausta liikuda ka füüsiliselt.

Andmete visualiseerimine

Pythoni teekide (nt matplotlib) kasutamisel saate andmeid visualiseerida ja brauseris kuvada.

Proovime matplotlibi abil teha väga lihtsa visuaali.

Kõigepealt impordiksime raamatukogu

alates matplotlibist impordi pyplot plt
% tekstisisest matplotlibi

Seejärel tippige järgmised koodid

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
plt.plot (x, y)
Matplotlibi visualiseerimine.

Veelgi intrigeerivam on see, et saaksime teha 3D-visuaale!!
Esmalt peame importima 3D-visualiseerimiskogu

saidist mpl_toolkits importige mplot3d
impordi numpy kui np

Seejärel tehke 3D-projektsioon

fig = plt.figure ()
ax = plt.axes (projektsioon = ‘3d’)

Meie väljund peaks välja nägema selline

3D-projektsioon
Nüüd käivitage järgmised skriptid.

def f (x, y):
tagasi np.sin (np.sqrt (x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace (-6, 6, 30)
y = np.linspace (-6, 6, 30)
X, Y = np.meshgrid (x, y)
Z = f (X, Y)

ax = plt.axes (projektsioon = ‘3d’)
ax.plot_surface (X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap = ‘viridis’, edgecolor = ‘puudub’)
ax.set_title (‘pind’);

3D graafik

Matemaatilised ja teaduslikud märkused

Saame kasutada selliseid tööriistu nagu Latex otse Jupyteri sülearvuti tüüpi matemaatilistes ja teaduslikes võrrandites.

LaTeX on kvaliteetne trükisüsteem; see sisaldab funktsioone, mis on ette nähtud tehnilise ja teadusliku dokumentatsiooni tootmiseks. Lisateavet lateksi kohta saate siit siin. Proovime käivitada mõned lihtsad LaTex-koodid.
Tippige järgmised LaTex-i käsud

## $ J (\ theta_0) = \ frac {1} {2m} \ sum_ {i = 0} ^ {m} (h_ \ theta (x ^ {(i)}) – y ^ {(i)}) ^ 2 dollarit

Väljund peaks olema selline

Järeldus

See artikkel ainult kriimustab pinda, mida võiks selle kasutamisega saavutada Jupyteri märkmikud. Enamiku selle artikli näidetest leiate sellest minu loodud Jupyteri märkmikust siin koostööl

Sildid:

  • Python

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map